随着人工智能技术的迅猛发展，智能医学工程已经成为医疗领域的一个重要研究方向。它通过集成先进的计算机科学、生物信息学和临床医学知识，以提高疾病诊断的准确性和效率。但是，这项技术并非完美无缺，它面临着多方面的问题，其中尤其值得关注的是在患者个体差异性较大的情况下其可行性。

首先，需要明确的是，“个体差异性”指的是每个人身体结构、遗传背景、生理状态等方面之间存在显著差异。这些差异对于疾病的发生发展有着重要影响，而传统的大样本统计方法往往忽视了这些复杂关系，从而可能导致对某些特定群体（如少数民族或特殊年龄段）的不适应。在这样的背景下，智能医学工程如何保证其模型能够有效地适应不同人的需求呢？

从理论角度来看，一种常见的解决方案是采用机器学习算法，如深度学习。这类算法能够处理大量数据并识别出复杂模式，但它们也依赖于大量标注数据进行训练。如果训练数据中不包含代表所有可能患者群体的情况，那么模型就无法正确预测那些没有包含在内的人类行为和反应。这意味着，即使是最先进的人工智能系统，也会因为缺乏足够多样化的培训数据而出现偏见。

此外，由于人类自身存在不可预知因素，比如突发事件或未知健康状况，这些都可能与现有的数据库中的任何一条记录都不匹配。而如果医生依赖于AI模型进行决策，而这个模型未能考虑到这些可能性，那么将会带来严重后果。

除了上述问题之外，还有一点值得注意，即即便是在同一个群体中，不同个体间仍然存在很多微小但却具有决定性的区别。例如，在癌症治疗过程中，每位患者的心脏功能、肝脏功能甚至血型等都可能相似，但具体表现出的疾病形态却有所不同。因此，如果仅仅依靠大规模分类标准，就很难做到精准诊断，更不要说针对性的治疗了。

为了克服这一困境，可以采取一些策略，比如使用更为灵活且能够不断更新自我调整能力强的人工智能系统，或许可以帮助我们更好地理解和利用个人的独特特征。此外，对于那些尚未涵盖在现有数据库中的特殊案例，我们还需要开发新的评估工具以增强AI决策支持系统，同时提供额外的手动干预路径，以便医生能够根据实际情况作出更加合理的判断。

然而，无论采取何种措施，都必须承认人工智能目前还远不能完全替代人类智慧。在处理复杂且高度个人化的情景时，虽然AI可以提供极好的参考意见，但最终还是由经验丰富且具有深刻理解人文情感知识的医护人员来做出决定。此时，他们将综合分析AI建议，并结合自己的专业判断，以及对患者及家庭成员的情感共鸣，为他们制定最佳方案。

总结来说，在面对如此挑战性的任务——即要使得AI技术既能满足广泛应用，又能针对每一个人进行精准服务——我们必须认识到这是一场长期而艰巨的事业。尽管当前面临诸多挑战，但随着科技日新月异，我们相信未来必将看到更多令人振奋的一步迈向，使我们的医疗体系更加高效、公平以及全面地照顾到每一位宝贵生命。